Dienstleistungen
Data Science & Machine Learning, das Ergebnisse liefert
Wir entwickeln Machine-Learning-Modelle, die nicht im Notebook bleiben, sondern in der Produktion Wert schaffen – messbar, skalierbar und nachvollziehbar.
// Die Herausforderung
87% aller ML-Modelle erreichen nie die Produktion
Die meisten Data-Science-Projekte scheitern nicht an der Modell-Qualität, sondern an der Lücke zwischen Experiment und Produktion. Fehlende MLOps-Infrastruktur, mangelnde Datenstrategie und isolierte Notebook-Workflows verhindern echten Geschäftswert.
Wir schließen diese Lücke. Vom ersten Use Case bis zur skalierbaren ML-Plattform liefern wir Modelle, die in der Produktion performen – nicht nur im Experiment.
50+
ML-Modelle deployed
95%+
Prognose-Genauigkeit
4-6
Wochen bis zum PoC
24/7
Model Monitoring
// Einsatzbereiche
Machine Learning für jede Branche
Von der Absatzprognose bis zur visuellen Qualitätskontrolle – wir entwickeln ML-Lösungen, die auf Ihren konkreten Geschäftsanforderungen basieren.
Demand Forecasting
Präzise Absatzprognosen auf Basis historischer Verkaufsdaten, externer Faktoren und saisonaler Muster – für optimale Lagerbestände und weniger Überproduktion.
Anomalie-Erkennung
Echtzeit-Erkennung von Unregelmäßigkeiten in Finanztransaktionen, Produktionsdaten oder Netzwerk-Traffic – bevor Schäden entstehen.
NLP & Textanalyse
Automatische Klassifizierung, Sentiment-Analyse und Informationsextraktion aus Kundenbewertungen, Support-Tickets und internen Dokumenten.
Predictive Maintenance
Vorausschauende Wartung für Maschinen und Anlagen: ML-Modelle erkennen Verschleißmuster und empfehlen Wartungszeitpunkte, bevor es zu Ausfällen kommt.
Kundensegmentierung
Datenbasierte Gruppierung Ihrer Kunden nach Verhalten, Präferenzen und Lifetime Value – als Grundlage für personalisiertes Marketing und gezielte Angebote.
Computer Vision
Bildklassifizierung, Objekterkennung und Qualitätskontrolle: Von der visuellen Inspektion in der Produktion bis zur automatischen Dokumentenverarbeitung.
// Vergleich
Traditionelle Analyse vs. Machine Learning
// MLOps
Vom Experiment zur produktiven ML-Plattform
Wir liefern nicht nur Modelle – wir bauen die Infrastruktur, die Ihre ML-Projekte reproduzierbar, skalierbar und wartbar macht.
Daten verstehen & aufbereiten
Feature Engineering, Datenvalidierung und automatisierte Pipelines – damit Ihre Modelle auf einer sauberen, reproduzierbaren Datenbasis arbeiten.
Modelle entwickeln & experimentieren
Experiment-Tracking, Hyperparameter-Tuning und Model Selection – systematisch und nachvollziehbar statt Trial-and-Error.
Modelle integrieren & deployen
CI/CD für Machine Learning: Automatisierte Tests, Containerisierung und reproduzierbare Deployments für jedes Modell.
Modelle überwachen & optimieren
Model Monitoring, Drift Detection und automatisches Re-Training – damit Ihre Modelle auch nach Monaten zuverlässig performen.
// Responsible AI
Verantwortungsvolle KI, der Sie vertrauen können
Transparenz, Fairness und Datenschutz sind keine Nebenbedingungen – sie sind Kernbestandteil unserer ML-Entwicklung.
Erklärbarkeit
Jedes Modell liefert nachvollziehbare Erklärungen: Feature Importance, SHAP-Values und menschenlesbare Entscheidungspfade – für Auditierbarkeit und Vertrauen.
Fairness & Bias-Prüfung
Systematische Bias-Analyse über alle Subgruppen. Wir testen auf Diskriminierung und stellen faire Modell-Ergebnisse sicher – vor und nach dem Deployment.
DSGVO-Konformität
Privacy-by-Design: Datenanonymisierung, Differential Privacy und vollständige Audit-Trails. Ihre Daten bleiben in Ihrer Infrastruktur.
// Technologie-Stack
State-of-the-Art Tools für produktive ML-Systeme
Wir setzen auf bewährte Open-Source-Frameworks und Cloud-native Tools – kein Vendor Lock-in, volle Transparenz.
ML Frameworks
PyTorch
Deep Learning für NLP, Computer Vision und Custom-Modelle
scikit-learn
Klassische ML-Algorithmen für Tabular Data und Feature Engineering
XGBoost
Gradient Boosting für strukturierte Daten und Wettbewerbsmodelle
LLM & NLP
Hugging Face
Transformer-Modelle, Fine-Tuning und Model Hub
LangChain
LLM-Orchestrierung, RAG-Pipelines und Agent-Frameworks
spaCy
Industrielles NLP: NER, POS-Tagging und Text-Klassifizierung
MLOps & Experiment-Tracking
MLflow
Experiment-Tracking, Model Registry und Deployment
Weights & Biases
Experiment-Dashboards, Hyperparameter-Sweeps und Artefakt-Tracking
DVC
Datenversionierung und reproduzierbare ML-Pipelines
Compute & Serving
NVIDIA GPUs
H100/A100 für Training und Inference
Ray
Verteiltes Training und Hyperparameter-Tuning at Scale
Triton / vLLM
High-Throughput Model Serving mit optimaler GPU-Auslastung
// Unser Prozess
Von der Idee zum produktiven ML-Modell
Strukturiert, transparent und ergebnisorientiert – so bringen wir Ihre ML-Projekte zum Erfolg.
Discovery & Use-Case-Analyse
Wir identifizieren die ML-Use-Cases mit dem höchsten ROI – basierend auf Ihren Daten, Prozessen und strategischen Zielen. Kein Modell ohne Business Case.
Proof of Concept
In 4-6 Wochen validieren wir die Machbarkeit mit Ihren echten Daten. Sie sehen konkrete Ergebnisse, bevor Sie in die Skalierung investieren.
Produktionalisierung
Vom Notebook zur produktiven ML-Pipeline: Containerisierung, API-Design, Monitoring und Integration in Ihre bestehenden Systeme.
Betrieb & Optimierung
Kontinuierliches Monitoring, Drift Detection und automatisches Re-Training sorgen dafür, dass Ihre Modelle langfristig performen.
CoCreate AI hat unsere Demand-Forecasting-Modelle von Grund auf neu aufgebaut. Die Prognosegenauigkeit stieg von 68% auf 93% – und dank der MLOps-Pipeline aktualisieren sich die Modelle jetzt vollautomatisch.
Head of Analytics
Mittelständisches Industrieunternehmen
// Weitere Lösungen
ML braucht starke Fundamente
Machine Learning funktioniert nur auf einer soliden Datenbasis. Entdecken Sie unsere weiteren Leistungen.
ML-Modelle, die in der Produktion performen
In einem kostenlosen Erstgespräch identifizieren wir Ihre ML-Use-Cases mit dem höchsten ROI – und zeigen, wie schnell ein erster PoC möglich ist.